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    【设计干货】AE 中 3D 图层动效应用及落地指南

    为了让更多朋友能够了解和学习设计技巧, 我们在公众号新增一个栏目——【设计干货分享】 我们将在每月定时推出最多两期设计教程, 每期会包含具体的案例分析、设计思路和实践技巧等内容。 无论你是设计初学者还是有一定经验的设计爱好者,我们相信这些分享都能够对你的设计工作有所帮助和启发。 (素材来自网络,仅用于学习交流,侵联删) 随着互联网产品的不断发展,越来越多的产品开始在其交互设计中运用动态立体效果。如翻转卡片、立体盒子转场效果等等。让用户可以感受到更生动、更有真实立体感的交互体验。而对于动效设计师而言,上线

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    LAScarQS2022——左心房及疤痕定量分割挑战赛

    挑战赛提供 200 名受试者,这项挑战的目标是量化或分割来自患有心房颤动的患者的 LGE MRI 的左心房壁的心肌病理(疤痕)。挑战赛提供了在真实临床环境中从患有心房颤动 (AF) 的患者身上采集的 194 (+) 个 LGE MRI。它旨在为各种研究创造一个公开和公平的竞争。AF 是临床实践中观察到的最常见的心律失常,发生率高达 1%,并且随着年龄的增长而迅速上升。使用肺静脉 (PV) 隔离技术的射频导管消融已成为治疗 AF 患者最常用的方法之一。疤痕的位置和范围为 AF 的病理生理学和进展提供了重要信息。晚期钆增强磁共振成像 (LGE MRI) 是一种有前途的技术,可以可视化和量化心房疤痕。许多临床研究主要关注左心房 (LA) 心肌瘢痕形成区域的位置和范围。

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    FeTA2024——胎儿组织分割和生物测量

    先天性疾病是全球婴儿死亡的主要原因之一。胎儿脑部宫内 MRI 已开始成为研究先天性疾病胎儿神经发育的宝贵工具。胎儿 MRI 有助于未来开发临床风险分层工具,用于早期干预、治疗和临床咨询。此外,胎儿 MRI 是描绘人类妊娠期间复杂神经发育事件的有力工具,这些事件仍有待完全表征。获取和分析胎儿脑部宫内 MRI 需要专业临床中心的合作,因为这些脆弱患者群体的图像队列很小且异质性(例如,不同站点之间的图像采集参数存在差异)。在大多数使用胎儿 MRI 的专业临床中心,评估仅使用从厚 2D 切片采集中获得的 2D 生物特征测量值进行,尽管最近的研究已经证明了在 3D 超分辨率重建体积中执行这些测量的能力。在 MRI 数据中,对出生前高度复杂且快速变化的大脑形态进行自动生物测量、分割和量化将改善诊断过程,因为手动注释既耗时又容易出现人为错误和评分者间差异。分析发育中的大脑结构的形状或体积等信息具有临床意义,因为许多先天性疾病会导致这些组织区室发生细微变化。现有的生长数据主要基于正常发育的大脑,缺乏许多病理和先天性疾病的生长数据。因此,跨不同扫描仪和图像采集协议自动量化发育中的人脑的稳健方法将是执行此类分析的第一步。从技术角度来看,胎儿大脑的自动分割方法需要克服许多挑战。在胎儿发育过程中,人脑的生理学会发生变化,同时其结构也会经历发育重组。此外,由于胎儿和母亲的运动以及成像伪影,图像质量通常较差 ,而部分容积效应经常导致组织之间边界模糊。最后,与健康对照组相比,异常胎儿大脑的结构通常具有不同的形态。这使得自动方法很难识别这些结构。到目前为止,由于成像方面的挑战以及缺乏公开、精选和带注释的真实数据,胎儿 MRI 领域的研究不足。为了增加样本量,使这些研究具有足够的功效,需要协调场地和 MRI 扫描仪,并结合自动化和强大的 MRI 分析方法。

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